数据集介绍

全球各地的河流污染问题日益严重，传统的人工监测方式效率低下，迫切需求自动化和智能化的解决方案。现有的漂浮物检测方法通常依赖手动观测，耗时且容易产生偏差，该数据集旨在通过机器学习提高检测精度与效率。数据集通过无人机在不同天气条件下对主要污染河段进行高空拍摄采集，通过严格的多轮标注、多专家审核确保数据质量，标注团队来自环境科学领域，规模约20人。预处理包括图像去噪、增强等步骤，数据以JPG格式分类存储。